Fable 5 一次性制度化提示詞
把一次高階模型 session 用來建立可長期沿用的 agent 制度、路由檔案、模型調度規則與驗證流程。
跨提示詞、指南與角色提示詞的內容聚合。
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用五個面向審查程式碼,並要求以 markdown 回傳品質評級與改善建議。
先列出五個主要競品,再分析優弱勢、定價、目標市場,最後生成競爭格局與策略建議。
以 AI Researcher 角色研究 2025 年 AI agents 現況,產生 300 字內技術簡報。
示範 MCP tool contracts 如何接進 CrewAI,產生任務優先級與專案狀態報告。
多代理研究寫作流程,先研究主題,再轉成技術文章,最後編輯成有標題與副標的版本。
讓客服 agent 根據知識庫上下文回答,保持友善、簡潔、解法導向,並在不確定時坦承。
把 CSV/Excel 資料欄位與自然語言問題轉成安全、可解釋的 pandas 分析流程。
兩階段技術文件提示詞,可生成 README 或替 Python function/class 補 Google-style docstrings。
先萃取信件目的、重點與 CTA,再產生有 subject、greeting、body、closing 的商務 email。
把 issue title/body 轉成可自動化處理的 severity、category、labels 與 assignee 建議 JSON。
兩代理求職工作流,先解析 JD,再產生 cover letter、履歷重點、面試題與談薪區間。
將會議逐字稿整理成 JSON meeting notes,保留決策、待辦、owner、due date 與 blockers。
建立 FOR/AGAINST 兩方辯手與 impartial judge,產生多輪短辯論與 verdict。
把多篇新聞整理成高密度 briefing,包含主新聞、三個主題、後續觀察與快訊清單。
從 PDF 內容回答問題,要求答案引用文件脈絡並區分已知資訊與無法判定內容。
讓 AI 以 chef + nutritionist 角色推薦三道食譜,輸出 ingredients、steps、nutrition 與 recommended choice。
把履歷萃取成結構化 JSON,再根據職缺描述評估 fit score、strengths、gaps 與 recommendation。
把主題轉成平台原生社群內容,包含策略、hook、hashtags、tweet、LinkedIn post 與 Instagram caption。
把資料庫 schema 與自然語言問題轉成安全、可解釋的 SQL 查詢回答。
將股票資料與公司描述整理成 300 字內的 investment thesis、風險與 Buy/Hold/Sell 判斷。
多代理旅遊規劃流程,先研究目的地,再產生每日行程與預算拆解。
要求 AI 產生完整 pytest 測試檔,涵蓋正常路徑、邊界值、錯誤情境與外部依賴 mock。
把搜尋結果整理成 summary、key findings 與 sources 的研究分析提示詞。
整理自 awesome-prompts 的「A2A Agent Protocol Architect」,這篇文章說明它要 AI 做什麼、適合什麼情境,以及如何改寫成可直接使用的提示詞。
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